اجعل البيانات موثوقة للقرارات قبل استخدامها في الذكاء الاصطناعي
ترتبط جاهزية البيانات بقرار واستخدام محددين، وليست خاصية يمكن لمنصة أن تعلنها بصورة عامة. تربط MTera معنى الأعمال والملكية والمصدر وضوابط الجودة والهندسة بالقرارات التي ينبغي للبيانات دعمها، ثم تحدد مسارًا عمليًا من الفجوات الحالية إلى تحليلات واستخدامات للذكاء الاصطناعي يمكن الوثوق بها.
تختلف التقارير بسبب تفسير المصطلحات الرئيسية بشكل مختلف.
يتم قياس مشكلات الجودة ولكن لا يتم تحديد أولوياتها حسب نتائج الأعمال.
الملكية موجودة على الورق ولكن حقوق اتخاذ القرار تظل غير واضحة.
لا يمكن إرجاع البيانات المستخدمة للنموذج إلى الأصل والتحويل.
لا تستطيع الفرق توضيح ما إذا كانت البيانات التاريخية تناسب الاستخدام المقصود.
يبدأ عمل الذكاء الاصطناعي قبل تصميم الوصول والاحتفاظ والإشراف البشري.
02
لماذا تفشل الإصلاحات الجزئية
لا تخلق مركزية البيانات معنى مشتركًا، كما أن الكتالوج لا يخلق المساءلة. يمكن لنقاط الجودة العامة أيضًا إخفاء العيوب الأكثر أهمية في قرار معين.
03
عواقب الأعمال
يتصرف القادة بناءً على أدلة غير متسقة، وتقضي الفرق وقتًا في التوفيق بين النتائج، ويقدم الذكاء الاصطناعي قرارات يصعب تفسيرها أو مراقبتها أو امتلاكها.
04 · الحالة المستهدفة
تحتوي البيانات المهمة على معنى واضح، واستخدام مسموح به، ومالكون خاضعون للمساءلة، ونسب يمكن تتبعه، وضوابط مرتبطة بمخاطر القرار؛ تم تصميم النموذج والمسؤوليات البشرية قبل استخدام الإنتاج.
05
النهج
01ابدأ بالقرار والمستخدم وعواقب الخطأ.
02قم بتعيين عناصر البيانات الهامة ومصادرها والتحولات والمالكين.
03حدد متطلبات الجودة والأدلة الملائمة للاستخدام.
04تقييم فجوات العملية والتكامل ونموذج التشغيل.
05حدد أولويات التغييرات حول قيمة حالة الاستخدام والمخاطر.
06
القرارات الرئيسية
01ما هي البيانات المهمة لهذا القرار ولماذا؟
02من الذي يمكنه تحديد استخدامه وتغييره والوصول إليه والموافقة عليه؟
03ما هي حالات فشل الجودة التي تتطلبها الوقاية أو الكشف أو المراجعة البشرية؟
04ما هي الأدلة التي يجب الاحتفاظ بها للتفسير والطعن؟
